Überprüfen Sie die Implementierungscheckliste

Die Implementierung Ihrer Copilot Studio-Agenten erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit für Integrationen, Kanäle, Tools, Themendesign und das Lückenfüllverhalten, um sicherzustellen, dass die Agenten zuverlässig in großem Umfang arbeiten. Dieser Abschnitt bietet praktische Fragen und Best-Practice-Leitlinien, die Ihnen helfen, Ihre Implementierungsentscheidungen zu validieren.

Überprüfen Sie Ihre Implementierungsbereitschaft

Verwenden Sie die folgende Checkliste, um sicherzustellen, dass Ihr Agent technisch kompetent, leistungsfähig und produktionsbereit ist.

KI-Fähigkeiten und Feature-Planung

Erledigt?	Aufgabe
✓	Haben Sie identifiziert, welche KI-Fähigkeiten (generative Orchestrierung, generative Antworten, generativer Builder, KI-Prompts, Computernutzung, Genehmigungen) Ihr Szenario benötigt?
✓	Haben Sie den Zweck, den Umfang und die Einschränkungen für jede ausgewählte Fähigkeit definiert?
✓	Haben Sie Risiken oder Governance-Anforderungen für High-Privilege-Fähigkeiten bewertet (zum Beispiel Aktionen, verbundene Agenten, Computernutzung)?
✓	Hast du überprüft, dass Wissensquellen genau, gut strukturiert und bereit zur Verankerung sind?
✓	Haben Sie bestätigt, wie KI-generierte Inhalte bei Bedarf überprüft, validiert oder überschrieben werden?

Generatives Orchestrierungsdesign

Erledigt?	Aufgabe
✓	Haben Sie die Werkzeuge, Themen, Handlungen sowie die Kind- oder verbundenen Agenten des Agenten klar mit aussagekräftigen Namen und Beschreibungen definiert?
✓	Hast du Entscheidungsgrenzen festgelegt, worauf die KI autonom handeln kann, im Vergleich zu Bestätigung oder menschlicher Genehmigung?
✓	Hast du Themen- und Aktionseingaben und -ausgaben so entworfen, dass der Orchestrator automatisch Eingaben und Folgen von Schritten automatisch ausführen kann?
✓	Haben Sie sichergestellt, dass sich Tools deterministisch verhalten und eine Validierung kritischer Parameter enthalten?
✓	Haben Sie dem Orchestrator eine Anleitung definiert, wann Wissen genutzt werden soll, wann Werkzeuge eingesetzt werden und wann Mehrschritteplanung durchgeführt werden soll?

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Erledigt?	Aufgabe
✓	Haben Sie überprüft, dass alle für Retrieval Augmented Generation (RAG) verwendeten Wissensquellen korrekte, aktuelle und genehmigte Inhalte enthalten und dass veraltete oder verbotene Daten entfernt wurden?
✓	Haben Sie überprüft, ob Dokumentformate, Dateigrößen und Indexierungsregeln (SharePoint, Dataverse, benutzerdefinierte Daten, Azure AI Search, hochgeladene Dateien) den Grenzen und Verhaltensweisen jedes RAG-Anbieters entsprechen?
✓	Haben Sie eine Governance dafür festgelegt, wie neue Inhalte aus Wissensquellen hinzugefügt, aktualisiert oder zurückgezogen werden, damit RAG nur validierte Unternehmensdaten abruft?

Integrationen

Erledigt?	Aufgabe
✓	Haben Sie identifiziert, mit welchen Systemen Ihr Agent integriert werden muss, und das passende Integrationsmuster ausgewählt (Connector, HTTP, Workflow, API, Model Context Protocol)?
✓	Hast du die Authentifizierungsanforderungen bestätigt und dich zwischen Benutzerdaten und Herstellerzugangsdaten für jede Integration entschieden?
✓	Haben Sie API-Grenzen, Leistungsbeschränkungen und das erwartete Volumen für alle Dienste, die Ihr Agent aufruft, bewertet?
✓	Habt ihr für jeden Integrationspfad geeignetes Fehlerverhalten entworfen?

Agentenwerkzeuge

Erledigt?	Aufgabe
✓	Hast du geprüft, ob eine Funktion durch ein Tool, einen Workflow, einen MCP-Server oder einen Prompt implementiert werden sollte?
✓	Hast du sichergestellt, dass jedes Tool einen klaren Namen, eine Beschreibung, Eingaben und Ausgaben hat, damit der Orchestrator es zuverlässig auswählen kann?
✓	Hast du bestätigt, ob fortgeschrittene Modelle oder Konfigurationen die Verwendung einer KI-Eingabeaufforderung statt des Orchestrators erfordern?
✓	Haben Sie Werkzeuge unabhängig getestet, um Nutzlasten, Schema, Fehlerbehandlung und Leistungsmerkmale zu validieren?
✓	Haben Sie bewertet, ob ein Szenario einen Kinderagenten oder einen verbundenen Agenten und nicht ein Werkzeug verlangt?

Kanäle, Kunden und Übergabe

Erledigt?	Aufgabe
✓	Haben Sie die richtigen Kanäle für Ihr Publikum ausgewählt und die Nachrichtenformate überprüft, die jeder Kanal unterstützt, wie Markdown, adaptive Cards und Bilder?
✓	Haben Sie das Verhalten der Kunden überprüft und sichergestellt, dass die Nutzer eine konsistente Erfahrung über Teams, Webchat, Mobile oder benutzerdefinierte Apps hinweg haben?
✓	Hast du festgestellt, ob deine Implementierung eine Live-Agenten-Übergabe erfordert, und das passende Muster ausgewählt, entweder Bot-als-Agent oder Bot-in-the-Loop?
✓	Haben Sie bestätigt, dass Credits, Latenz und das Verhalten der Agentenübernahme für Ihr gewähltes Übergabemodell akzeptabel sind?

Themen, Triggerphrasen und Slot-Füllung

Erledigt?	Aufgabe
✓	Hast du deine Themen so strukturiert, dass jedes einen klaren Zweck erfüllt und überlappende Aufgaben vermeidet?
✓	Haben Sie effektive Triggerphrasen entworfen, die Synonyme, Variationen und Domänenwortschatz unterstützen?
✓	Haben Sie Einheiten und Slot-Besetzungsregeln definiert, um sicherzustellen, dass der Agent die erforderlichen Informationen effizient sammelt?
✓	Haben Sie geprüft, ob benutzerdefinierte Einheiten, wie geschlossene Listen oder RegEx, erforderlich sind, um Verwechslungen in der NLU zu vermeiden?
✓	Haben Sie das Rückfallverhalten validiert und sichergestellt, dass der Agent fehlende oder unklare Informationen elegant beseitigt?

Best Practice Callouts

• Benennen Sie Komponenten klar und bewusst: Verwenden Sie handlungsorientierte, für Menschen lesbare Namen für Werkzeuge, Themen und verbundene Agenten, um dem Orchestrator zu helfen, die richtige Komponente konsequent auszuwählen.
• Entwerfen Sie Eingaben und Ausgaben mit Zweck: Verwenden Sie prägnante, menschenfreundliche Eingabenamen und strukturierte Ausgaben, damit der Orchestrator natürlich automatisch prompten und die Schritte zuverlässig aneinanderreihen kann.
• Halte die Fähigkeiten modular und wiederverwendbar: Behandle Themen, Werkzeuge und verbundene Agenten als Bausteine. Vermeiden Sie es, Logik über Flows oder Komponenten hinweg zu duplizieren.
• Priorisieren Sie Sicherheitsgrenzen frühzeitig: Definieren Sie, welche Aktionen die KI autonom ausführen kann, welche Aktionen Bestätigung erfordern und welche menschliche Zustimmung erfordern, um unbeabsichtigtes Verhalten zu verhindern.
• Kuratieren Sie hochwertige Wissensquellen: Halten Sie die Wissensdatenbanken klein, aber genau. Entfernen Sie veraltete oder verrauschte Inhalte, um die Grounding-Qualität zu verbessern und falsche Informationen zu reduzieren.
• Wählen Sie zuerst das einfachste Integrationsmuster: Bevorzugen Sie eingebaute Connectoren oder Workflows, es sei denn, Ihr Szenario verlangt explizit benutzerdefinierte APIs oder MCP-Server. Einfachere Wege sind leichter zu warten und zu debuggen.
• Definieren Sie das Werkzeugverhalten klar und konsistent: Geben Sie jedem Werkzeug einen aussagekräftigen Namen, eine Beschreibung, einen Eingabesatz und eine erwartete Ausgabe, damit der Orchestrator es korrekt auswählen und stabile Pläne erstellen kann.
• Validieren Sie die Authentifizierung frühzeitig: Vermeiden Sie Überraschungen, indem Sie prüfen, ob das Szenario eine Benutzerauthentifizierung, Herstellerzugangsdaten oder sicheren Zugriff über verwaltete Identitäten erfordert.
• Entwerfen Sie Latenz und Leistung: Halten Sie API-Abfragen effizient, reduzieren Sie die Nutzlastgrößen und vermeiden Sie langsame Integrationen, um ein reaktionsschnelles Gesprächserlebnis zu gewährleisten.
• Teste Werkzeuge, Arbeitsabläufe und Prompts isoliert: Validiere Eingaben, Ausgaben und Fehlerzustände einzeln, bevor du sie in Themen oder den Orchestrator einbindest.
• Planen Sie das Verhalten der Kanäle bewusst: Verstehen Sie, welche Kanäle Markdown, Adaptive Cards, Fotos oder benutzerdefinierte Layouts unterstützen, und gestalten Sie Ihre Nachrichten entsprechend.
• Strukturiere Themen für Klarheit und Wartbarkeit: Halte die Themen fokussiert, vermeide Überschneidungen und stelle sicher, dass jedes Thema eine einzige, klar definierte Aufgabe löst.
• Formulieren Sie Auslöserphrasen, die zur realen Benutzersprache passen: Fügen Sie Variationen, Synonyme und gängige Formulierungsmuster hinzu, um die Absichtserkennung zu verbessern und die Rückfallhäufigkeit zu reduzieren.
• Verwenden Sie Entitäten, um unnötige Fragen zu reduzieren: Setzen Sie eingebaute und benutzerdefinierte Entitäten ein, um Informationen aus der Anfangsnachricht des Nutzers zu extrahieren, wodurch Reibung reduziert und Flows beschleunigt werden.
• Testen Sie Slot-füllende Randfälle gründlich: Validieren Sie, wie sich der Agent verhält, wenn der Benutzer mehrere Werte, unvollständige Informationen oder mehrdeutige Eingaben angibt, und Elemente verfeinern, um Verwirrung zu vermeiden.